**OPS01 실습가이드 - 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증**

구    분 **실습가이드 [교육용가상자료]**

**1. 실습 개요**

본 실습은 교육용 가상 적외선 영상으로 드론 공중위협 탐지·경보 파이프라인을 미션 단위로 구현하는 과정이다. 미션마다 정답 코드(OPS01_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력된 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꿔 보는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.

| **과제** | OPS01 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증 |
| --- | --- |

| **난이도·유형** | 고급 / 코딩형 |
| --- | --- |

| **예상 소요시간** | 미션 10개, 총 27.5시간 |
| --- | --- |

| **준비물** | OPS01_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서 |
| --- | --- |

**2. 진행 방법**

- 정답코드 md에서 해당 미션의 코드 블록 전체를 복사해 실행기에 붙여 넣고 실행한다(부분 복사 시 가상 데이터 생성 함수가 빠져 오류가 난다).

- 실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 있어 같은 값이 나와야 한다.

- 도전 과제는 코드 상단의 파라미터(임계값, 필터 크기, 경보 기준 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.

- 그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다.

- 실제 부대 영상·위치·장비 정보는 입력하지 않는다. 상황판·승인 절차는 학습용 모의이며 실제 교전 판단은 교전수칙·지휘계통에 따른다.

**3. 미션 진행 요약**

| **미션** | **난이도·시간** | **핵심 확인 결과** |
| --- | --- | --- |
| **M1. 전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의** | 초급
1.5시간 | 정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 |
| **M2. 적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현** | 초급~중급
2시간 | 처리 속도 1,000프레임/초 이상, 오류 0건 |
| **M3. YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현** | 중급
2.5시간 | 전체 재현율 75% 이상(예시 97.4%) |
| **M4. 군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화** | 중급
3시간 | 드론 궤적 재현율 85% 이상, 프레임당 200ms 이하 |
| **M5. 조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현** | 중급~고급
3시간 | 오경보율 40% 이상 감축(예시 90%), 점수 일관성 100% |
| **M6. 실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현** | 중급
2.5시간 | 갱신 처리시간 100ms 이내(예시 1ms대) |
| **M7. 긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계** | 고급
3시간 | 자동 승인 0건, 규칙 위반 3건 차단 |
| **M8. 대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트** | 고급
3.5시간 | 모든 상황 다운 0건, 유실률 0% |
| **M9. AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정** | 고급
3시간 | 원인별 오류 분류 완료, 재보정 후 종합 정확도 향상 |
| **M10. 드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성** | 최고급
3.5시간 | 자체 점검 10/10 통과, 파이프라인 실행 성공 |

**미션 1. 전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의**

| **난이도·시간** | 초급 · 1.5시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.
2) 오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.
3) 데이터 명세 요약표를 보고 빠진 전술 파라미터가 없는지 검토한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출
클래스 6종·센서·전술 필드가 명세서에 정리됨 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | SCHEMA에 표적 고도(altitude_m, 0~5000) 필드를 추가하고, 범위를 벗어난 값을 넣어 검출되는지 확인해 본다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 스키마 정의 코드, 데이터 명세서(필드·규칙·클래스 정의표) |
| --- | --- |

**미션 2. 적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현**

| **난이도·시간** | 초급~중급 · 2시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M2 코드를 실행해 처리 속도와 조건별 전처리 전후 F1을 확인한다.
2) 비(rain) 조건에서 F1이 크게 오른 이유를 빗줄기 제거 원리로 설명한다.
3) 야간 3x3 필터 결과를 보고 필터 강도와 소형 표적 손실의 관계를 정리한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 처리 속도 1,000프레임/초 이상, 오류 0건
비 조건 전처리 후 F1 뚜렷한 상승(예시 0.50 → 0.84) |
| --- | --- |

| **도전 과제** | PARAMS의 fog 조건에 median=3을 적용하면 F1이 어떻게 변하는지 확인하고, 조건별 최적 설정표를 만든다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 전처리 코드, 조건별 전처리 전후 비교표, 전후 비교 그림 |
| --- | --- |

**미션 3. YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현**

| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M3 코드를 실행해 조건별 TP·FP·FN과 정밀도·재현율을 확인한다.
2) 드론만 정답으로 봤을 때 정밀도가 낮은 이유를 적는다.
3) k 값 표에서 정밀도와 재현율이 반대로 움직이는 구간을 찾는다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 전체 재현율 75% 이상(예시 97.4%)
드론 기준 정밀도가 낮아 후속 검증이 필요함을 확인 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | k=3.0으로 바꾸면 비 조건 성능은 좋아지고 다른 조건은 나빠지는 이유를 설명하고, 조건별로 다른 k를 쓰는 방안을 제안한다. |
| --- | --- |

| **제출물** | Baseline 코드, 조건별 성능표, 규칙 기반 대 YOLO 비교 의견 |
| --- | --- |

**미션 4. 군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화**

| **난이도·시간** | 중급 · 3시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M4 코드를 실행해 드론 궤적 재현율과 처리 지연을 확인한다.
2) 실제 정체별 판정 패턴 교차표에서 조류가 어떤 패턴으로 판정되는지 본다.
3) 급강하·군집 시나리오 식별 결과를 확인한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 드론 궤적 재현율 85% 이상, 프레임당 200ms 이하
급강하 3개 식별, 군집 시나리오에서 드론 4개 묶임 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | swarms() 함수의 vel 기준을 0.2에서 0.35로 넓히면 조류가 군집에 섞이는지 확인하고 적절한 기준을 제안한다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 고도화 모델 코드, 패턴별 식별 결과표, 궤적 그림 |
| --- | --- |

**미션 5. 조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현**

| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 비교한다.
2) 등급 분포표에서 조류·민간기가 주로 어떤 등급을 받는지 확인한다.
3) 예시 경보의 판단 근거(기여 특징 3개)를 해석한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 오경보율 40% 이상 감축(예시 90%), 점수 일관성 100%
드론 재현율 유지(예시 97.7%) |
| --- | --- |

| **도전 과제** | 경보 기준을 0.5에서 0.8로 올리면 오경보와 미탐이 어떻게 바뀌는지 표로 정리하고 운용상 적절한 기준을 토의한다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 신뢰도 엔진 코드, 적용 전후 비교표, 점수 분포 그림 |
| --- | --- |

**미션 6. 실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현**

| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M6 코드를 실행해 상황 목록과 상황판 그림을 확인한다.
2) 긴급 경보로 표시된 표적의 공통 조건(신뢰도, 사격구역, 도달 예상시간)을 정리한다.
3) 예상 탄착점이 표시되는 표적과 표시되지 않는 표적의 차이를 설명한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 갱신 처리시간 100ms 이내(예시 1ms대)
방위·고도·속도·도달예상·탄착점·사격구역·신뢰도 표시 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | FIRE_ZONE_KM을 3km로 줄이면 긴급 경보 수가 어떻게 바뀌는지 확인하고, 화면에서 긴급 표적을 더 빨리 찾게 하는 개선안을 제시한다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 상황판 코드, 상황판 화면, 가독성 개선안 |
| --- | --- |

**미션 7. 긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계**

| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 사례를 확인한다.
2) 보류 기한 초과 후 상신과 검토 순서 변화를 확인한다.
3) 감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 본다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 자동 승인 0건, 규칙 위반 3건 차단
로깅 성공률 100%, 변조 위치 검출 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | HOLD_LIMIT_S를 30초로 줄이고, 보류 기한이 지났을 때 자동 승인하도록 바꾸면 어떤 위험이 생기는지 토의한다(코드 수정 없이 토의만 해도 됨). |
| --- | --- |

| **제출물** | 승인 워크플로우 코드, HITL 절차 요약(승인·보류·반려 기준, 근거 기록 요건) |
| --- | --- |

**미션 8. 대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트**

| **난이도·시간** | 고급 · 3.5시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M8 코드를 실행해 상황별 경보·유실률·다운·처리시간을 확인한다.
2) 성능저하 모드가 켜지는 조건을 정리한다.
3) 120기 포화에서 경보 수가 실제보다 적게 잡히는 이유를 설명한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 모든 상황 다운 0건, 유실률 0%
성능저하 모드 표시(손실률·검토용량 초과) |
| --- | --- |

| **도전 과제** | QUEUE_CAPACITY를 60으로 바꾸고, 운용자 1명이 1분에 처리할 수 있는 경보 수를 가정해 필요한 인원을 계산해 본다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 스트레스 시험 코드, 시험 결과표, 과부하 대응 방안 |
| --- | --- |

**미션 9. AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정**

| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M9 코드를 실행해 초기 설정의 AAR 일지(오경보·미탐 원인)를 확인한다.
2) 격자 탐색 상위 조합과 선택된 재보정값을 확인한다.
3) 재보정 전후 종합 정확도와 반복 오류를 비교한다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 원인별 오류 분류 완료, 재보정 후 종합 정확도 향상
재현율 90% 이상 유지, 재보정 파라미터 출력 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | 제약 조건을 '오경보율 5% 이하'로 바꾸면 어떤 조합이 선택되고 재현율이 얼마나 떨어지는지 확인한다. |
| --- | --- |

| **제출물** | AAR 보고서(계획·결과·원인·개선), 재보정 파라미터 |
| --- | --- |

**미션 10. 드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성**

| **난이도·시간** | 최고급 · 3.5시간 |
| --- | --- |

| **진행 순서** | 1) M10 코드를 실행해 자체 점검 항목이 모두 PASS인지 확인한다.
2) 손상 데이터가 차단된 것을 확인한다.
3) 출력된 브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 브리핑 자료를 만든다. |
| --- | --- |

| **확인할 결과** | 자체 점검 10/10 통과, 파이프라인 실행 성공
브리핑 수치가 실행 결과와 일치 |
| --- | --- |

| **도전 과제** | CONFIG를 초기 설정(k=2.0, 경보 기준 0.3)으로 바꿔 실행하고 재보정값과의 차이를 브리핑에 추가한다. |
| --- | --- |

| **제출물** | 통합 코드, 지휘관 브리핑 자료, 최종 결과 보고서 |
| --- | --- |

**4. 최종 점검표**

| **점검 항목** | **확인** |
| --- | --- |
| 미션 1~10 코드가 모두 오류 없이 실행되었다 | ( ) |
| 각 미션의 확인할 결과를 기록했다 | ( ) |
| 도전 과제 결과와 이유를 기록했다 | ( ) |
| 브리핑 수치가 실행 결과와 일치한다 | ( ) |
| 실제 부대·영상·위치 정보를 사용하지 않았다 | ( ) |
| 교전 관련 판단은 인간 승인·교전수칙에 따름을 명시했다 | ( ) |